A complete guide to the python split function
Содержание:
- Таблица «Функции и методы строк»
- Таблица, содержащая все Строковые методы Python
- Объекты потоков
- Нумерация потоков
- Как создать строку
- Daemon потоки non-daemon
- Create a Word Counter With the Python Split Function
- Ограничение одновременного доступа к ресурсам
- split String Example 2
- Контроль доступа к ресурсам
- Узнайте, какие встроенные методы Python используются в строковых последовательностях
Таблица «Функции и методы строк»
| Функция или метод | Назначение |
|---|---|
| S = ‘str’; S = «str»; S = »’str»’; S = «»»str»»» | Литералы строк |
| S = «s\np\ta\nbbb» | Экранированные последовательности |
| S = r»C:\temp\new» | Неформатированные строки (подавляют экранирование) |
| S = b»byte» | Строка байтов |
| S1 + S2 | Конкатенация (сложение строк) |
| S1 * 3 | Повторение строки |
| S | Обращение по индексу |
| S | Извлечение среза |
| len(S) | Длина строки |
| S.find(str, ,) | Поиск подстроки в строке. Возвращает номер первого вхождения или -1 |
| S.rfind(str, ,) | Поиск подстроки в строке. Возвращает номер последнего вхождения или -1 |
| S.index(str, ,) | Поиск подстроки в строке. Возвращает номер первого вхождения или вызывает ValueError |
| S.rindex(str, ,) | Поиск подстроки в строке. Возвращает номер последнего вхождения или вызывает ValueError |
| S.replace(шаблон, замена) | Замена шаблона на замену. maxcount ограничивает количество замен |
| S.split(символ) | Разбиение строки по разделителю |
| S.isdigit() | Состоит ли строка из цифр |
| S.isalpha() | Состоит ли строка из букв |
| S.isalnum() | Состоит ли строка из цифр или букв |
| S.islower() | Состоит ли строка из символов в нижнем регистре |
| S.isupper() | Состоит ли строка из символов в верхнем регистре |
| S.isspace() | Состоит ли строка из неотображаемых символов (пробел, символ перевода страницы (‘\f’), «новая строка» (‘\n’), «перевод каретки» (‘\r’), «горизонтальная табуляция» (‘\t’) и «вертикальная табуляция» (‘\v’)) |
| S.istitle() | Начинаются ли слова в строке с заглавной буквы |
| S.upper() | Преобразование строки к верхнему регистру |
| S.lower() | Преобразование строки к нижнему регистру |
| S.startswith(str) | Начинается ли строка S с шаблона str |
| S.endswith(str) | Заканчивается ли строка S шаблоном str |
| S.join(список) | Сборка строки из списка с разделителем S |
| ord(символ) | Символ в его код ASCII |
| chr(число) | Код ASCII в символ |
| S.capitalize() | Переводит первый символ строки в верхний регистр, а все остальные в нижний |
| S.center(width, ) | Возвращает отцентрованную строку, по краям которой стоит символ fill (пробел по умолчанию) |
| S.count(str, ,) | Возвращает количество непересекающихся вхождений подстроки в диапазоне (0 и длина строки по умолчанию) |
| S.expandtabs() | Возвращает копию строки, в которой все символы табуляции заменяются одним или несколькими пробелами, в зависимости от текущего столбца. Если TabSize не указан, размер табуляции полагается равным 8 пробелам |
| S.lstrip() | Удаление пробельных символов в начале строки |
| S.rstrip() | Удаление пробельных символов в конце строки |
| S.strip() | Удаление пробельных символов в начале и в конце строки |
| S.partition(шаблон) | Возвращает кортеж, содержащий часть перед первым шаблоном, сам шаблон, и часть после шаблона. Если шаблон не найден, возвращается кортеж, содержащий саму строку, а затем две пустых строки |
| S.rpartition(sep) | Возвращает кортеж, содержащий часть перед последним шаблоном, сам шаблон, и часть после шаблона. Если шаблон не найден, возвращается кортеж, содержащий две пустых строки, а затем саму строку |
| S.swapcase() | Переводит символы нижнего регистра в верхний, а верхнего – в нижний |
| S.title() | Первую букву каждого слова переводит в верхний регистр, а все остальные в нижний |
| S.zfill(width) | Делает длину строки не меньшей width, по необходимости заполняя первые символы нулями |
| S.ljust(width, fillchar=» «) | Делает длину строки не меньшей width, по необходимости заполняя последние символы символом fillchar |
| S.rjust(width, fillchar=» «) | Делает длину строки не меньшей width, по необходимости заполняя первые символы символом fillchar |
| S.format(*args, **kwargs) | Форматирование строки |
Таблица, содержащая все Строковые методы Python
| Метод | Описание |
| Python String capitalize() | Преобразует первый символ в заглавную букву |
| Центр строк Python() | Колодки строка с указанным символом |
| Python String casefold() | преобразуется в строки сложенные в регистр |
| Количество строк Python() | возвращает вхождения подстроки |
| Python String endswith() | Проверяет, заканчивается ли строка указанным суффиксом |
| Python String expandtabs() | Заменяет Табуляцию Пробелами |
| Кодирование строк Python() | возвращает кодированную строку |
| Python String find() | Возвращает индекс первого вхождения подстроки |
| Формат строки Python() | форматирует строку |
| Индекс строки Python() | Возвращает индекс подстроки Python |
| Python String isalnum() | Проверки Буквенно-Цифровые |
| Python String isalpha() | Проверяет, все ли это алфавиты |
| Строка Python является десятичной() | Проверяет Десятичные дроби |
| Python String isdigit() | Проверяет Цифры |
| Python String isidentifier() | Проверяет наличие действительного идентификатора |
| Строка Python ниже() | Проверяет, все ли они строчные |
| Python String isnumeric() | Чеки Числовые |
| Строка Python доступна для печати() | Чеки для печати |
| Python String isspace() | Проверяет пробелы |
| Строка Python-это заголовок() | Чеки для титульного дела |
| Строка Python является верхней() | возвращает, если все они прописные |
| Python String join() | Возвращает Конкатенированную строку |
| Python String просто() | возвращает строку с выравниванием по левому краю |
| Python String rjust() | возвращает строку с выравниванием по правому краю |
| Строка Python ниже() | возвращает строку в нижнем регистре |
| Верхняя строка Python() | возвращает строку в верхнем регистре |
| Python String swapcase() | поменять прописные буквы на строчные |
| Python String strip() | Удаляет Ведущие |
| Python String strip() | Удаляет Трейлинг |
| Python String strip() | Удаляет как Ведущий, Так и Трейлинг |
| Раздел строк Python() | Возвращает кортеж |
| Python String maketrans() | возвращает таблицу перевода |
| Раздел строк Python() | Возвращает кортеж |
| Python String translate() | возвращает сопоставленную строку |
| Python String replace() | Заменяет Подстроку Внутри |
| Python String find() | Возвращает самый высокий индекс подстроки |
| Разделение строк Python() | Расщепляет строку слева |
| Разделение строк Python() | Расщепляет Строку Справа |
| Python String startswith() | Проверяет, начинается ли строка с указанной строки |
| Заголовок строки Python() | Возвращает строку в оболочке Заголовка |
| Python String zfill() | Возвращает копию строки, заполненную Нулями |
Объекты потоков
Самый простой способ использовать поток — создать его с помощью целевой функции и запустить с помощью метода start().
import threading
def worker():
"""thread worker function"""
print 'Worker'
return
threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker)
threads.append(t)
t.start()
Результат работы программы – пять строк со строкой «Worker»:
$ python threading_simple.py Worker Worker Worker Worker Worker
В приведенном ниже примере в качестве аргумента потоку передается число для вывода.
import threading
def worker(num):
"""thread worker function"""
print 'Worker: %s' % num
return
threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
threads.append(t)
t.start()
Целочисленный аргумент теперь включен в сообщение, выводимое каждым потоком:
$ python -u threading_simpleargs.py Worker: 0 Worker: 1 Worker: 2 Worker: 3 Worker: 4
Нумерация потоков
Можно не сохранять дескрипторы всех потоков-демонов, чтобы убедиться в их завершении до выхода из основного процесса. enumerate() возвращает список активных экземпляров Thread. Список включает в себя текущий поток. Но присоединение к текущему потоку не разрешено (это приводит к ситуации взаимной блокировки), его необходимо пропустить.
import random
import threading
import time
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
)
def worker():
"""thread worker function"""
t = threading.currentThread()
pause = random.randint(1,5)
logging.debug('sleeping %s', pause)
time.sleep(pause)
logging.debug('ending')
return
for i in range(3):
t = threading.Thread(target=worker)
t.setDaemon(True)
t.start()
main_thread = threading.currentThread()
for t in threading.enumerate():
if t is main_thread:
continue
logging.debug('joining %s', t.getName())
t.join()
Поскольку worker спит в течение случайного отрезка времени, выходные данные программы могут отличаться. Это должно выглядеть примерно так:
$ python threading_enumerate.py (Thread-1 ) sleeping 3 (Thread-2 ) sleeping 2 (Thread-3 ) sleeping 5 (MainThread) joining Thread-1 (Thread-2 ) ending (Thread-1 ) ending (MainThread) joining Thread-3 (Thread-3 ) ending (MainThread) joining Thread-2
Как создать строку
Строки всегда создаются одним из трех способов. Вы можете использовать одинарные, двойные и тройные скобки. Давайте посмотрим
Python
my_string = «Добро пожаловать в Python!»
another_string = ‘Я новый текст тут…’
a_long_string = »’А это у нас
новая строка
в троичных скобках»’
|
1 2 3 4 5 6 |
my_string=»Добро пожаловать в Python!» another_string=’Я новый текст тут…’ a_long_string=»’А это у нас новая строка |
Строка с тремя скобками может быть создана с использованием трех одинарных скобок или трех двойных скобок. Так или иначе, с их помощью программист может писать строки в нескольких линиях. Если вы впишете это, вы увидите, что выдача сохраняет разрыв строк. Если вам нужно использовать одинарные скобки в вашей строке, то впишите двойные скобки. Давайте посмотрим на пример:
Python
my_string = «I’m a Python programmer!»
otherString = ‘Слово «Python» обычно подразумевает змею’
tripleString = «»»В такой «строке» мы можем ‘использовать’ все.»»»
|
1 2 3 |
my_string=»I’m a Python programmer!» otherString=’Слово «Python» обычно подразумевает змею’ tripleString=»»»В такой «строке» мы можем ‘использовать’ все.»»» |
Данный код демонстрирует то, как вы можете вписать одинарные или двойные скобки в строку. Существует еще один способ создания строки, при помощи метода str. Как это работает:
Python
my_number = 123
my_string = str(my_number)
|
1 2 |
my_number=123 my_string=str(my_number) |
Если вы впишете данный код в ваш интерпретатор, вы увидите, что вы изменили значение интегратора на строку и присвоили ее переменной my_string. Это называется кастинг, или конвертирование. Вы можете конвертировать некоторые типы данных в другие, например числа в строки. Но вы также заметите, что вы не всегда можете делать обратное, например, конвертировать строку вроде ‘ABC’ в целое число. Если вы сделаете это, то получите ошибку вроде той, что указана в этом примере:
Python
int(‘ABC’)
Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘ABC’
|
1 2 3 4 5 |
int(‘ABC’) Traceback(most recent call last) File»<string>»,line1,in<fragment> ValueErrorinvalid literal forint()withbase10’ABC’ |
Мы рассмотрели обработку исключений в другой статье, но как вы могли догадаться из сообщения, это значит, что вы не можете конвертировать сроки в цифры. Тем не менее, если вы вписали:
Python
x = int(«123»)
| 1 | x=int(«123») |
То все должно работать
Обратите внимание на то, что строка – это один из неизменных типов Python. Это значит, что вы не можете менять содержимое строки после ее создания. Давайте попробуем сделать это и посмотрим, что получится:
Давайте попробуем сделать это и посмотрим, что получится:
Python
my_string = «abc»
my_string = «d»
Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
TypeError: ‘str’ object does not support item assignment
|
1 2 3 4 5 6 |
my_string=»abc» my_string=»d» Traceback(most recent call last) File»<string>»,line1,in<fragment> TypeError’str’objectdoes notsupport item assignment |
Здесь мы пытаемся изменить первую букву с «а» на «d«, в итоге это привело к ошибке TypeError, которая не дает нам сделать это. Теперь вы можете подумать, что присвоение новой строке то же значение и есть изменение строки. Давайте взглянем, правда ли это:
Python
my_string = «abc»
a = id(my_string)
print(a) # 19397208
my_string = «def»
b = id(my_string)
print(b) # 25558288
my_string = my_string + «ghi»
c = id(my_string)
print(c) # 31345312
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
my_string=»abc» a=id(my_string) print(a)# 19397208 my_string=»def» b=id(my_string) print(b)# 25558288 my_string=my_string+»ghi» c=id(my_string) print(c)# 31345312 |
Проверив id объекта, мы можем определить, что когда мы присваиваем новое значение переменной, то это меняет тождество
Обратите внимание, что в версии Python, начиная с 2.0, строки могут содержать только символы ASCII. Если вам нужен Unicode, тогда вы должны вписывать u перед вашей строкой. Пример:
Пример:
Python
# -*- coding: utf-8 -*-
my_unicode_string = u»Это юникод!»
|
1 2 |
# -*- coding: utf-8 -*- my_unicode_string=u»Это юникод!» |
В Python, начиная с версии 3, все строки являются юникодом.
Daemon потоки non-daemon
До этого момента примеры программ ожидали, пока все потоки не завершат свою работу. Иногда программы порождают такой поток, как демон. Он работает, не блокируя завершение основной программы.
Использование демона полезно, если не удается прервать поток или завершить его в середине работы, не потеряв и не повредив при этом данные.
Чтобы пометить поток как demon, вызовите метод setDaemon() с логическим аргументом. По умолчанию потоки не являются «демонами», поэтому передача в качестве аргумента значения True включает режим demon.
import threading
import time
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
)
def daemon():
logging.debug('Starting')
time.sleep(2)
logging.debug('Exiting')
d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)
def non_daemon():
logging.debug('Starting')
logging.debug('Exiting')
t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)
d.start()
t.start()
Обратите внимание, что в выводимых данных отсутствует сообщение «Exiting» от потока-демона. Все потоки, не являющиеся «демонами» (включая основной поток), завершают работу до того, как поток-демон выйдет из двухсекундного сна
$ python threading_daemon.py (daemon ) Starting (non-daemon) Starting (non-daemon) Exiting
Чтобы дождаться завершения работы потока-демона, используйте метод join().
import threading
import time
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
)
def daemon():
logging.debug('Starting')
time.sleep(2)
logging.debug('Exiting')
d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)
def non_daemon():
logging.debug('Starting')
logging.debug('Exiting')
t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)
d.start()
t.start()
d.join()
t.join()
Метод join() позволяет demon вывести сообщение «Exiting».
$ python threading_daemon_join.py (daemon ) Starting (non-daemon) Starting (non-daemon) Exiting (daemon ) Exiting
Также можно передать аргумент задержки (количество секунд, в течение которых поток будет неактивным).
import threading
import time
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
)
def daemon():
logging.debug('Starting')
time.sleep(2)
logging.debug('Exiting')
d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)
def non_daemon():
logging.debug('Starting')
logging.debug('Exiting')
t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)
d.start()
t.start()
d.join(1)
print 'd.isAlive()', d.isAlive()
t.join()
Истекшее время ожидания меньше, чем время, в течение которого поток-демон спит. Поэтому поток все еще «жив» после того, как метод join() продолжит свою работу.
$ python threading_daemon_join_timeout.py (daemon ) Starting (non-daemon) Starting (non-daemon) Exiting d.isAlive() True
Create a Word Counter With the Python Split Function
You can use Python split() in many ways. For instance, you can count the number of words after splitting each string:
Modify the code above to count the words in a separate file. You can create a function to do this. But here, you need to open and read the file containing the text.
Then split the text first and execute a count by returning the length of the resulting split using the built-in len() function:
Although it’s a little tricky, you can also do this using the for loop only:
To make the for loop read each word separately, you should insert your file into a separate list as we did in the above code. Additionally, enforce the word count by leaving a space between the empty quotes in the parentheses. Otherwise, it gives you the wrong output.
So the code works by counting the spaces between each word and then adding 1 to the whole count to get the actual number of words.
Ограничение одновременного доступа к ресурсам
Как разрешить доступ к ресурсу нескольким worker одновременно, но при этом ограничить их количество. Например, пул соединений может поддерживать фиксированное число одновременных подключений, или сетевое приложение может поддерживать фиксированное количество одновременных загрузок. Semaphore является одним из способов управления соединениями.
import logging
import random
import threading
import time
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s (%(threadName)-2s) %(message)s',
)
class ActivePool(object):
def __init__(self):
super(ActivePool, self).__init__()
self.active = []
self.lock = threading.Lock()
def makeActive(self, name):
with self.lock:
self.active.append(name)
logging.debug('Running: %s', self.active)
def makeInactive(self, name):
with self.lock:
self.active.remove(name)
logging.debug('Running: %s', self.active)
def worker(s, pool):
logging.debug('Waiting to join the pool')
with s:
name = threading.currentThread().getName()
pool.makeActive(name)
time.sleep(0.1)
pool.makeInactive(name)
pool = ActivePool()
s = threading.Semaphore(2)
for i in range(4):
t = threading.Thread(target=worker, name=str(i), args=(s, pool))
t.start()
В этом примере класс ActivePool является удобным способом отслеживания того, какие потоки могут запускаться в данный момент. Реальный пул ресурсов будет выделять соединение для нового потока и восстанавливать значение, когда поток завершен. В данном случае он используется для хранения имен активных потоков, чтобы показать, что только пять из них работают одновременно.
$ python threading_semaphore.py 2013-02-21 06:37:53,629 (0 ) Waiting to join the pool 2013-02-21 06:37:53,629 (1 ) Waiting to join the pool 2013-02-21 06:37:53,629 (0 ) Running: 2013-02-21 06:37:53,629 (2 ) Waiting to join the pool 2013-02-21 06:37:53,630 (3 ) Waiting to join the pool 2013-02-21 06:37:53,630 (1 ) Running: 2013-02-21 06:37:53,730 (0 ) Running: 2013-02-21 06:37:53,731 (2 ) Running: 2013-02-21 06:37:53,731 (1 ) Running: 2013-02-21 06:37:53,732 (3 ) Running: 2013-02-21 06:37:53,831 (2 ) Running: 2013-02-21 06:37:53,833 (3 ) Running: []
split String Example 2
The following set of examples help you understand the advanced split options in Python Programming Language. Here, we only Pass either two arguments or No argument to the String split function.
This split string statement was splitting the Str1 string based on the separator we specified (i.e., ‘,’) and prints the output. Here, the second argument restricts the split function to split one word only.
It split the Str1 string based on the separator we specified (i.e., ‘,’) and prints the output. Here, the second argument restricts the split function to split three words only.
Python String split count example 2
This time, we are splitting text using space for 5 times. Next, we used comma and space to split fruits, and it splits two times.
String split count output
Контроль доступа к ресурсам
Помимо синхронизации операций с потоками, также важно иметь возможность контролировать доступ к общим ресурсам, чтобы предотвратить повреждение данных. Встроенные в Python структуры данных (списки, словари и т
д.) являются поточно-ориентированными. Другие структуры данных, реализованные в Python, и более простые типы (целые числа и числа с плавающей запятой) имеют такой защиты. Для защиты от одновременного доступа к объекту используйте объект Lock
Встроенные в Python структуры данных (списки, словари и т. д.) являются поточно-ориентированными. Другие структуры данных, реализованные в Python, и более простые типы (целые числа и числа с плавающей запятой) имеют такой защиты. Для защиты от одновременного доступа к объекту используйте объект Lock.
import logging
import random
import threading
import time
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
)
class Counter(object):
def __init__(self, start=0):
self.lock = threading.Lock()
self.value = start
def increment(self):
logging.debug('Waiting for lock')
self.lock.acquire()
try:
logging.debug('Acquired lock')
self.value = self.value + 1
finally:
self.lock.release()
def worker(c):
for i in range(2):
pause = random.random()
logging.debug('Sleeping %0.02f', pause)
time.sleep(pause)
c.increment()
logging.debug('Done')
counter = Counter()
for i in range(2):
t = threading.Thread(target=worker, args=(counter,))
t.start()
logging.debug('Waiting for worker threads')
main_thread = threading.currentThread()
for t in threading.enumerate():
if t is not main_thread:
t.join()
logging.debug('Counter: %d', counter.value)
В этом примере функция worker() увеличивает экземпляр Counter, который управляет Lock, чтобы два потока не могли одновременно изменить свое внутреннее состояние. Если Lock не использовался, можно пропустить изменение значения атрибута.
$ python threading_lock.py (Thread-1 ) Sleeping 0.47 (Thread-2 ) Sleeping 0.65 (MainThread) Waiting for worker threads (Thread-1 ) Waiting for lock (Thread-1 ) Acquired lock (Thread-1 ) Sleeping 0.90 (Thread-2 ) Waiting for lock (Thread-2 ) Acquired lock (Thread-2 ) Sleeping 0.11 (Thread-2 ) Waiting for lock (Thread-2 ) Acquired lock (Thread-2 ) Done (Thread-1 ) Waiting for lock (Thread-1 ) Acquired lock (Thread-1 ) Done (MainThread) Counter: 4
Чтобы выяснить, применил ли другой поток блокировку, не задерживая текущий поток, передайте значение False аргументу blocking функции acquire().
В следующем примере worker() пытается применить блокировку три раза и подсчитывает, сколько попыток нужно сделать. А lock_holder() выполняет циклическое переключение между снятием и запуском блокировки с короткими паузами в каждом состоянии, используемом для имитации загрузки.
import logging
import threading
import time
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
)
def lock_holder(lock):
logging.debug('Starting')
while True:
lock.acquire()
try:
logging.debug('Holding')
time.sleep(0.5)
finally:
logging.debug('Not holding')
lock.release()
time.sleep(0.5)
return
def worker(lock):
logging.debug('Starting')
num_tries = 0
num_acquires = 0
while num_acquires < 3:
time.sleep(0.5)
logging.debug('Trying to acquire')
have_it = lock.acquire(0)
try:
num_tries += 1
if have_it:
logging.debug('Iteration %d: Acquired', num_tries)
num_acquires += 1
else:
logging.debug('Iteration %d: Not acquired', num_tries)
finally:
if have_it:
lock.release()
logging.debug('Done after %d iterations', num_tries)
lock = threading.Lock()
holder = threading.Thread(target=lock_holder, args=(lock,), name='LockHolder')
holder.setDaemon(True)
holder.start()
worker = threading.Thread(target=worker, args=(lock,), name='Worker')
worker.start()
worker() требуется более трех итераций, чтобы применить блокировку три раза.
$ python threading_lock_noblock.py (LockHolder) Starting (LockHolder) Holding (Worker ) Starting (LockHolder) Not holding (Worker ) Trying to acquire (Worker ) Iteration 1: Acquired (Worker ) Trying to acquire (LockHolder) Holding (Worker ) Iteration 2: Not acquired (LockHolder) Not holding (Worker ) Trying to acquire (Worker ) Iteration 3: Acquired (LockHolder) Holding (Worker ) Trying to acquire (Worker ) Iteration 4: Not acquired (LockHolder) Not holding (Worker ) Trying to acquire (Worker ) Iteration 5: Acquired (Worker ) Done after 5 iterations
Узнайте, какие встроенные методы Python используются в строковых последовательностях
Строка — это последовательность символов. Встроенный строковый класс в Python представлен строками, использующими универсальный набор символов Unicode. Строки реализуют часто встречающуюся последовательность операций в Python наряду с некоторыми дополнительными методами, которые больше нигде не встречаются. На картинке ниже показаны все эти методы:
Встроенные строковые функции в Python
Давайте узнаем, какие используются чаще всего
Важно заметить, что все строковые методы всегда возвращают новые значения, не меняя исходную строку и не производя с ней никаких действий
Код для этой статьи можно взять из соответствующего репозитория Github Repository.
1. center( )
Метод выравнивает строку по центру. Выравнивание выполняется с помощью заданного символа (пробела по умолчанию).
Синтаксис
, где:
- length — это длина строки
- fillchar—это символ, задающий выравнивание
Пример
2. count( )
Метод возвращает счёт или число появлений в строке конкретного значения.
Синтаксис
, где:
- value — это подстрока, которая должна быть найдена в строке
- start — это начальное значение индекса в строке, где начинается поиск заданного значения
- end — это конечное значение индекса в строке, где завершается поиск заданного значения
Пример
3. find( )
Метод возвращает наименьшее значение индекса конкретной подстроки в строке. Если подстрока не найдена, возвращается -1.
Синтаксис
, где:
- value или подстрока, которая должна быть найдена в строке
- start — это начальное значение индекса в строке, где начинается поиск заданного значения
- end — это конечное значение индекса в строке, где завершается поиск заданного значения
Пример
Метод возвращает копию строки, преобразуя все заглавные буквы в строчные, и наоборот.
Синтаксис
Пример
5. startswith( ) and endswith( )
Метод возвращает True, если строка начинается с заданного значения. В противном случае возвращает False.
С другой стороны, функция возвращает True, если строка заканчивается заданным значением. В противном случае возвращает False.
Синтаксис
- value — это искомая строка в строке
- start — это начальное значение индекса в строке, где начинается поиск заданного значения
- end — это конечное значение индекса в строке, где завершается поиск заданного значения
Пример
6. split( )
Метод возвращает список слов в строке, где разделителем по умолчанию является пробел.
Синтаксис
- sep: разделитель, используемый для разделения строки. Если не указано иное, разделителем по умолчанию является пробел
- maxsplit: обозначает количество разделений. Значение по умолчанию -1, что значит «все случаи»
Пример
7. Строка заглавными буквами
Синтаксис
Синтаксис
Синтаксис
Пример
8. ljust( ) и rjust( )
С помощью заданного символа (по умолчанию пробел) метод возвращает вариант выбранной строки с левым выравниванием. Метод rjust() выравнивает строку вправо.
Синтаксис
- length: длина строки, которая должна быть возвращена
- character: символ для заполнения незанятого пространства, по умолчанию являющийся пробелом
Пример
9. strip( )
Метод возвращает копию строки без первых и последних символов. Эти отсутствующие символы — по умолчанию пробелы.
Синтаксис
character: набор символов для удаления
- : удаляет символы с начала строки.
- : удаляет символы с конца строки.
10. zfill( )
Метод zfill() добавляет нули в начале строки. Длина возвращаемой строки зависит от заданной ширины.
Синтаксис
width: указывает длину возвращаемой строки. Нули не добавляются, если параметр ширины меньше длины первоначальной строки.
Пример
Заключение
В статье мы рассмотрели лишь некоторые встроенные строковые методы в Python. Есть и другие, не менее важные методы, с которыми при желании можно ознакомиться в соответствующей документации Python.
- PEG парсеры и Python
- Популярные лайфхаки для Python
- Овладей Python, создавая реальные приложения. Часть 1
Перевод статьи Parul PandeyUseful String Method
